Wildfire Severity, Recovery, and Grazing Management in the Dry-Mixed Grasslands of Southern Alberta and Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
In the fall of 2017 two wildfires in southern Alberta and Saskatchewan burned approximately 28 000 hectares under extreme weather conditions. These fires completely burned over many ranches, and raise many questions, including how the fire severity and recovery are affected by topographic and soil gradients, and how biomass production and plant species diversity recover including the role of grazing management decisions in recovery. Fire severity in relation to slope, aspect, and available fuel was assessed utilizing the bare soil index (BSI) by calculating the difference between the amount of soil exposure from pre-fire to immediately after the fires. Recovery of biomass production in relation to fire severity, land capabilities, potential land productivity, and solar heat load was assessed utilizing the normalized difference vegetation index (NDVI) to compare post-fire vegetative greenness to that of baseline pre-fire peak biomass greenness. Recovery of live biomass and species metrics with and without fire and grazing were assessed using a factorial randomized complete block design. I found that fire severity increased with increased slope and decreased vegetative greenness. Fire severity was highest in areas with slopes steeper than 15 and aspects that were within the 45 flanks of the dominate wind direction. Recovery of biomass was best in areas of moderate fire severity and solar heat load. The complete recovery of live biomass was noted by year three of the study and the complete recovery of litter was not noted by year five. Grazing has no significant effect on recovery of either biomass or species metrics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».